[发明专利]一种考虑用户满意和配网安全的电动汽车充放电优化方法有效
申请号: | 201710364100.6 | 申请日: | 2017-05-22 |
公开(公告)号: | CN107133415B | 公开(公告)日: | 2019-07-23 |
发明(设计)人: | 赵晋泉;王行行 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06Q10/06 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 刘莎 |
地址: | 211100 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种考虑用户满意和配网安全的电动汽车充放电优化方法,是一种考虑用户满意度和配网安全约束的电动汽车多目标双层充放电优化方法,适用于配电网中大规模电动汽车入网的调度与控制。本发明基于对配网购售电价和购电成本、配网负荷波动、以及用户充电需求参与充电调度的满意度等的考虑,提出一种以配网的购电成本最小和负荷波动最小,以及用户参与充电调度的满意度最大为目标的配电网中电动汽车充电两层调度模型,采用NSGA‑II算法和Yalmip/Cplex工具求解。其中,配网层最小化配网的购电成本和净负荷波动,提高配网运行的经济性;充电站层配合配网层调度,采用两阶段优化方法提高用户参与充放电调度的满意度。 | ||
搜索关键词: | 一种 考虑 用户 满意 安全 电动汽车 放电 优化 方法 | ||
【主权项】:
1.一种考虑用户满意和配网安全的电动汽车充放电优化方法,其特征在于,包括以下具体步骤:步骤1,建立电动汽车充电符合计算的模型;步骤2,建立风力和光伏发电的经典模型;步骤3,建立配网层以配网购电成本最小、负荷方差最小和两层调度偏差最小的多目标优化模型;具体为:步骤3‑a,多目标优化的目标函数为:min[F1,F2,F3]其中,F1为配网从主网购电的成本、F2为配网的净负荷方差、F3为配网层与充电站层之间的调度偏差;1)配网从主网购电的成本最小:其中,和分别为配网从主网购电的电价和向主网售电的电价,为配网根节点在时段t的有功功率;2)配网的净负荷波动最小:其中,为时段t配网内节点i除电动汽车充电负荷和DG出力之外的有功;为时段t配网内节点i的DG出力;为时段t充电站k的净充电负荷,即配网层优化问题的决策变量;k∈i表示充电站k连接在节点i上;N为配网节点数;Pavg为平均负荷功率函数,3)配网层与充电站层之间的调度偏差最小:其中,为充电站层优化得到的充电站k在时段t的充电有功大小;NP为配网内充电站数目;步骤3‑b,配网层优化的等式约束条件包括多时段潮流约束、节点电压幅值约束、线路传输功率约束;步骤3‑c,配网层优化的不等式约束为:其中,为充电站k时段t的净充电功率,即为充电站层的优化变量;Pch和Pdch分别为电动汽车蓄电池的额定充电功率和放电功率;nk为充电站k拥有的电动汽车数量;为充电站k在时段t的可调度系数,由于在任意时段不可能所有电动汽车同时进行充放电,所以在0~1之间;步骤4,建立充电站层两阶段优化模型;具体为:步骤4‑a,充电站层第一阶段优化的目标为使充电站层的充放电计划与配网层制定的充电计划的偏差最小,充电站层第一阶段优化的目标函数为:其中,T为一个调度周期内的时段数;为充电站k内的第m辆电动汽车在时段t的充电功率,表示充电站k内的第m辆电动汽车在时段t的充放电状态,即为充电站层的优化变量,步骤4‑b,充电站层第一阶段优化的约束条件包括:1)电动汽车蓄电池的荷电状态连续性约束:其中,为充电站k内第m辆电动汽车时段t+1结束时的荷电状态;ηch和ηdch分别为电动汽车蓄电池的充电和放电效率;Bk,m和分别为充电站k内第m辆电动汽车的蓄电池容量和时段t结束时的荷电状态;2)单辆电动汽车的充电能量约束:其中,为充电站k内第m辆电动汽车离开时期望达到的荷电状态;为充电站k内第m辆电动汽车离开时的实际荷电状态;3)电动汽车蓄电池的安全约束:其中,SOCmin为放电过程中蓄电池最低荷电状态的下限;4)不可调度时段约束:其中,和分别为充电站k内的第m辆电动汽车到达和离开的时刻;步骤4‑c,充电站层第二阶段优化的目标为充电站内所有用户的充电满意度最大,即充电站层第二阶段优化的目标函数为:其中,和分别充电站k内第m辆电动汽车的充电费用和出行便利满意度;步骤4‑d,充电站层第二阶段优化的约束条件包括:1)以两层调度偏差等于第一阶段优化得到的最小调度偏差为约束条件:其中,为配网层中第一阶段优化得到的充电站k与配网层调度结果的最小偏差;2)电动汽车蓄电池的荷电状态连续性约束;3)单辆电动汽车的充电能量约束;4)电动汽车蓄电池的安全约束;5)不可调度时段约束;步骤4‑e,经过充电站层的两阶段优化计算,得到充电站k时段t的净充电负荷大小为充电站层将两阶段的优化得到的所有充电站各时段的充电计划反馈给配网层,配网层再次进行优化计算,实现两层之间信息交互;步骤5,分别采用NSGA‑II算法和Yalmip/Cplex工具求解配网层多目标优化问题和充电站层整数规划问题,从而完成优化。
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